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- 數據驅動型組織
通過體系化的方法構建全域數據能力，實現數據驅動運營，重塑組織生產力
- 數據驅動型組織
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- 專業服務
- 數字伙伴服務
以顧問式主動服務，與客戶共創數據驅動型組織，實現客戶成功
- 數據災備體系專業服務
針對不同行業客戶，由資深領域專家為客戶提供定制化的專業服務
- 文檔治理體系專業服務
從規劃、建設到運營，端到端實現即時數據治理
- 可觀測性專業服務
由資深領域專家為客戶提供定制化的可觀測性體系咨詢、交付和培訓服務
- 數字伙伴服務
- 客戶成功服務
通過體系化的方法構建全域數據能力，實現數據驅動運營，重塑組織生產力
以顧問式主動服務，與客戶共創數據驅動型組織，實現客戶成功
針對不同行業客戶，由資深領域專家為客戶提供定制化的專業服務
從規劃、建設到運營，端到端實現即時數據治理
由資深領域專家為客戶提供定制化的可觀測性體系咨詢、交付和培訓服務
對于數據驅動型組織而言，數據已然具備生產要素的地位，實現數據的資產化、知識化，是打造數據驅動型組織的核心支撐。數據價值挖掘是數據資產化、知識化的基本路徑，數據安全業務合規是數據驅動型組織實現數據驅動業務的根基。
根據 Gartner分 析，企業 80% 的數據將會由非結構化數據構成。在數據爆炸式增長的當下，蘊含可觀價值信息的非結構化數據，成為數據驅動型組織數據的增長主力。
· 數據結構不規則或不完整，沒有預定義的數據模型，不方便用數據庫二維邏輯表來表現的數據，包括所有格式的辦公文檔、文本、圖片、XML、 HTML、各類報表、圖像和音頻/視頻信息等。
· 海量數據規模，且數據存儲占比高
· 數據來源豐富，分散各個系統
· 數據格式多樣，且復雜
· 具有異構性，結構不標準
挑戰一
· 海量非結構化數據的訪問與查詢存在巨大挑戰；
· 跨地域統一內容管理易網絡擁塞，訪問難；
· 類型各異、存放在異構環境中的非結構化數據進一步加大管理難度。
挑戰二
· 數據類型多樣，對于數據信息識別、內容提取面臨挑戰；
· 內容與業務割裂，數字化服務能力缺失，內容無法自動流轉，人力投入成本高。
挑戰三
· 復合內容難以有效識別與組織利用；
· 隱性知識難以有效識別、表達及獲取，精準描述關鍵信息難度大；
· 非結構化數據知識體系復雜，基于知識網絡洞察數據價值面臨巨大挑戰。
某全國性綜合設計公司，擁有一支1400多人規模的設計師團隊，從事建筑方案設計、施工圖設計等。累計完成了2000多個項目，分布在全國90多個城市。
· 部門的設計成果如何匹配業務需要進行權限分配，隨時隨地訪問，實現內容統一管理；
· 如何避免設計資料外泄，實現圖紙外發管控、下載加密、異常行為監控等需求；
· 作為知識密集型企業，如何將設計院內部諸多的設計成果、經驗轉化為企業知識，實現知識的運營，協助企業實現數字化轉型。
數據價值挖掘路徑，非結構化數據中臺主要基于業務主題落地，實現數據的整合、治理、洞察，進而實現資產化、知識化，
非結構化數據中臺涉及的業務主題主要有文檔管理、內容賦能、知識創新。
數據價值挖掘路徑，非結構化數據中臺主要基于業務主題落地，實現數據的整合、治理、洞察，進而實現資產化、知識化， 非結構化數據中臺涉及的業務主題主要有文檔管理、內容賦能、知識創新。
·整合終端、業務系統、存儲上的所有非結構化數據
·在非結構化數據生成時即時治理
·利用知識圖譜、自然語言處理等人工智能技術洞察非結構化數據
·基于非結構化數據中臺底層架構，從安全維度支撐非結構化數據中臺的資產化、知識化
內容創建與訪問
·新建上傳
·文檔同步
·元數據創建
內容共享
·SharedLink 實名共享
·SharedLink 匿名共享
·SharedLink 訪問
內容搜索
·快速搜索
·全文檢索
·元數據搜索
內容協作
·辦公文檔在線預覽與編輯
·PDF 內容管理
·圖片與音視頻在線播放
業務系統集成整合
整合各類業務系統，面向業務系統普及多種內容服務能力，應對復雜內容使用場景
業務流程自動化
海量非結構化數據在業務流程中人工流轉和傳遞，基于內容自動識別、自動處理能力，與業務流程有效結合，降低人力成本，提高業務流程效率
內容應用開發
基于海量非結構化數據，面向各行業非結構化數據使用場景，支持快速敏捷打造個性化內容應用，充分釋放數據價值
文檔管理
內容賦能
知識創新
立體安全合規
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